AI 技術・ソリューション権利化の勘所

特集《AI 技術の権利化》

AI 技術・ソリューション権利化の勘所～特許の書き方も再定義される～
会員

河野

英仁
要

約

「AI で全ての産業が再定義される。AI を制するものが未来を制する。
」ソフトバンクグループ代表取締役会
長兼社長の孫正義氏の発言である。今や新聞で「AI（Artificial Intelligence: 人工知能）」の文字を見ない日は無く AI 技術・ソリューションの重要性は日々高まっている。
ディープラーニング技術の登場により特許の書き方も再定義され，また今までは AI 分野の特許といえば
IT・電気分野を中心に考えられていたが，ライフサイエンス，ロボット制御，自動運転，材料開発，金融，eコマース等ありとあらゆる分野に影響があり，その意味でも弁理士の担当分野も再定義されたといってよいであろう。
本稿は AI 技術・ソリューションを強力な形で権利化する際に，注意すべき請求項及び明細書作成上の注意点を解説する。

目次

Processing Unit）/ 量子コンピュータ等のハードウェ

1.はじめにア性能の向上の 3 つの要素が重なったことが主な要因

2.AI 発明の分類である。

（1） AI アルゴリズム発明

図 1 に示すグラフは米国，中国及び日本の AI に関（2） AI 利用発明
（3） AI 出力発明

する公開特許出願件数の変化を示すグラフである（1）。

3.クレーム作成上の注意点

2010 年頃までは米国，中国，日本の間でそれほど大（1） クレームのカテゴリー

きな差はなかったが，ディープラーニングが注目され（2） AI 特許事例

始めた 2014 年ころから急激に米国と中国との AI 特（3） 学習モデルの生成方法

許出願件数が増加していることがわかる。特に 2016（4） 学習モデルの推定段階の請求項例（5） 学習モデルの推定段階の請求項例

年以降は中国での特許公開件数が急増している。日本

4.AI 発明の明細書作成上の注意点も増加傾向にあるが米国及び中国に比べると圧倒的に（1） 実施可能要件を満たすか否かの見極め少ないことが問題である。

（2） ハードウェア構成

本稿では AI 発明を 3 つに分類した上で，すでに多（3） 検証データ

くの特許が成立している米国企業の特許を紹介すると5.AI 出力発明の明細書作成上の注意点

共に，タイプ別にどのような請求項を作成すれば AI

6.最後に技術・AI ビジネスを保護することができるか，また特許庁から公表された審査基準に照らし，どのように

1.はじめに明細書実施例を記載すれば良いか解説する。

Google が「モバイルファースト」から「AI ファースト」へ成長戦略を切り替えたように，世界各国で
AI 技術・ソリューションの開発が活発化している。
現在の AI ブームは第 3 回目であるが，これは IoT デ
バイスの急増，ディープラーニング技術の実用化，CPU（Central Processing Unit）/GPU（Graphics
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パテント 2019

AI 技術・ソリューション権利化の勘所に分類することができる。

AI関連特許公開件数
35000（1） AI アルゴリズム発明
AI アルゴリズム発明は，畳み込みニューラルニュー

30000

ラルネットワークの改良，AI パラメータの分散演算，

25000

新たな機械学習アルゴリズム等，AI 技術そのものの発明である。AI アルゴリズム発明の代表的な例とし

20000て Google の畳み込みニューラルネットワーク特許が15000ある。以下に本特許を紹介する。
米国特許第 9,563,840

10000

発明の名称

5000
0

畳み込みニューラルネットワークを並列化するシステムおよび方法

2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

中国
図1

日本

米国

840 特許は，畳み込みニューラル・ネットワーク（CNN）の処理を高速化するアイデアである。

各国の AI 特許出願数の推移

図 3 に示すように，ニューラルネットワークは上側

2.AI 発明の分類の第 1 ニューラルネットワークと下側の第 2 ニューラ

ひとえに AI 発明とっても，様々なタイプの AI 発

ルネットワークとにより構成される。第 1 ニューラル

明が存在するが，概ね図 2 に示すように，AI アルゴ

ネットワークは，第 1 畳み込み層，第 1 最大プーリン

リズム発明，AI 利用発明，及び，AI 出力発明の 3 つ

グ層，第 2 の畳み込み層と続き，最後に複数の全結合

パテント 2019

図2

AI 発明の分類

図3

AlexNet のネットワーク構成－2－

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No. 8

AI 技術・ソリューション権利化の勘所盤技術を利用して，自動運転分野，ロボット制御分層が設けられる。

野，医療分野，金融分野等に新たな AI アイデアを活
第 2 ニューラルネットワークも第 1 ニューラルネッ

用したことに発明の本質を見出すものである。AI 利

トワークと同様の構成を有しており，最終段階で両用発明の代表事例として GOGN 社の仮想会議参加者

ネットワークが結合される。このニューラルネット

特許がある。以下に，本特許の概要を説明する。

ワークは 2012 年の画像認識コンテスト ILSVRC で優勝した AlexNet である。

登録番号US9699409

発明の名称

ウェブ会議の録音

特許は，第 1 ニューラルネットワークのみの構成で
広 く 権 利 化 さ れ て お り（ ク レ ー ム 1）， さ ら に 第 1

本特許は，図 4 に示すようにオンライン会議システ

ニューラルネットワークと第 2 ニューラルネットワー

ムに，仮想会議参加者（AI 秘書）を参加させ，録音，クとを組み合わせた形でも権利化されている（クレー

議事録の作成，及び，会議の進行を行わせるアイデア

ム 6）。クレーム 1 は以下の通りである。

である。

１．入力画像を受信し，入力画像のための分類を生成するように構成される 1 つ以上のコンピュータによって実装される畳み込みニューラルネットワーク
システムであって，
 一 連 の ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク 層 を 備 え， 該
ニューラルネットワーク層のシーケンスは，
 前記入力画像から導出された第 1 の畳み込み
層入力を受け取り，前記第 1 の畳み込み層入力を処理して第 1 の畳み込み出力を生成するように構成された第 1 の畳み込み層と，
 前記第 1 の畳み込み出力をプールして第 1 のプール出力を生成するように構成されたシーケン
ス内の前記第 1 の畳み込み層の直後の第 1 の最大プーリング層と，
 前記第 1 のプール出力を受信し，該第 1 のプー
ル出力を処理して第 2 の畳み込み出力を生成するように構成されたシーケンス内の最大プーリン
グ層の直後の第 2 の畳み込み層と，
 前記第 2 の畳み込み出力から導出された出力を受け取り，前記第 2 の畳み込み出力から導出された出力を集合的に処理して前記入力画像の
図4

シーケンス出力を生成するように構成されたシー仮想会議参加者特許の構成

ケンス内の前記第 2 畳み込みレイヤの後の複数の全結合層。

現在は働き方改革により，会社以外の場所でも仕事ができる環境が構築され始めている。それでも，適宜（2） AI 利用発明

会議は必要となる。この場合，オンライン会議参加者

ビジネス上最も重要となるのが AI 利用発明である。

は，電話，PC，スマホなどで会議に参加する。

発明の本質が上述した AI アルゴリズム自身にあるの会議では，議事録の作成，欠席者への資料配布，会ではなく，ディープラーニング，強化学習等の AI 基

議時間の管理が必要となる。本特許はこのような作業

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パテント 2019

AI 技術・ソリューション権利化の勘所

図5

会議開始時の UI

この AI 利用発明は AI の細かな技術内容というよを仮想会議参加者（AI）に自動で実行させようとす

りも既に存在する AI 技術を活用して新たなビジネス

るものである。

ソリューションを提供するものである。侵害の特定も参加者が会議に参加すると共に，仮想参加者も参加

比較的容易であり，またビジネス上も非常にインパクする。このとき AI である仮想会議参加者は，本当のトの大きい発明であり，競合他社に先駆けて権利取得

人間のようにタイプ音を出し，また挨拶し，臨場感をすべき重要な発明である。

出す。図 5 に示すように，参加者一覧が表示され，ま（3） AI 出力発明

た，未参加者への通知が行われる。

AI 出力発明は，主に化学・材料分野において AI
仮想会議参加者は，会議が始まると録音を開始し，学習モデルにより出力された最適なパラメータをク話者と対応付けて会話内容を記憶する。会議終了時にレームする発明である。マテリアルズ・インフォマ

は，会話内容に基づき，議事録を仮想会議参加者が作ティクスとも称され，化学・材料の分野では増加する

成する。記録した会話内容，議事録，及び，会議資料ものと思われる。

は会議非参加者にも提供される。
例えば，深層強化学習を行い，A 成分が○％～○％，
B 成分が○％～○％，C 成分が○％～○％とするのが本特許は非常に広い範囲で特許が成立している。特

最も短時間で薬効がある，つまり報酬が高いとの結果許が認められたクレーム概要は以下の通りである。

が得られたとする。この AI により出力された成分比
１．仮想会議参加者が，率をクレームするのである。特許・実用新案審査ハン

複数の仮想会議の ID を認識し，ドブック付属書事例 51 には AI 出力発明の一例が示

複数の仮想会議を処理し，されている。

GUI を用いて仮想会議に参加し，【請求項 1】

情報を記録する方法。

嫌気性接着剤組成物であって，0.08～3.2 質量％の1 人の仮想会議参加者が，複数の会議に対応する点

化合物 A，0.001～1 質量％の化合物 B 及び，残余がをポイントとしており，スケジューラを参照し，会議嫌気的に硬化可能な（メタ）アクリレートモノマーか時間に達すると仮想マシンを起動し，仮想会議参加者

らなり，さらに，硬化開始から 5 分以内に 24 時間硬化強度が会議処理を開始するのである。

の 30％以上の硬化強度を示す嫌気性接着剤組成物。
パテント 2019－4－

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AI 技術・ソリューション権利化の勘所

図6

事例 51 の説明図

図 6 に示すように学習済みモデルにより化合物 A

はなく，この独特のフェース形状を文言で表現して特及び B の配合を推定し，当該推定した化合物の配合許出願する。また特許出願に加えて，フェース形状にを数値限定特許として出願するものである。この AI

ついて部分意匠出願しておく事も考えられる。ゴルフ

出力発明は主に，化学，材料分野に多く存在するが，クラブヘッドの形状以外にも，空力特性を高めた飛行

最近では機械，構造分野においても AI 出力発明が生

機の翼，ジェットエンジンのブレード形状，自動車のまれている。

ボディ，排熱に優れた製品筐体などについても AI 出
力発明は生まれてくるであろう。

例えば，キャロウェイゴルフは，AI により導き出
上述した AI アルゴリズム発明及び AI 利用発明につしたゴルフクラブヘッドを開発，販売した。

いては概ね特許明細書を作成する上で注意すべき事項は共通しているが，AI 出力発明については他の 2 つのタイプの発明とは大きく記載方法が相違する。以下
では主に AI アルゴリズム発明及び AI 利用発明の明細書作成上の注意点を解説し，別途章を改めて最後に
AI 出力発明の特許明細書作成上の注意点を解説する。

3.クレーム作成上の注意点（1） クレームのカテゴリー
図7

AI 発明を権利化する上では発明及び依頼者が想定

AI により導き出されたゴルフクラブヘッドフェース面

しているビジネス形態を考慮して，様々なクレームの（2）

上の図 7 はゴルフクラブヘッドのフェース面を示

カテゴリーを作成することが必要である。発明のカテしている。キャロウェイゴルフはこの左右対称で波打ゴリーとしては主に方法，装置，システム，プログラ

つ凹凸形状を有するフェース面を FLASH フェースとム，そして 2017 年 3 月の「IoT 関連技術の審査基準」呼んでいる。この FLASH フェースは，ボール初速をにより認められた学習済みモデルが挙げられる。

最大化することを目的に AI が学習を繰り返して最適化した形状である。人間が 8～10 回設計及び修正を行

以下では，米国で成立した AI 特許を事例を用いて

う間に，同工程を 15,000 回実行することができるとどのようにクレームを作成していくべきか解説する。

いう。
（2） AI 特許事例
出願の際は，この学習方法はあえて権利化する必要
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特許権者
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INSIDESALES.COM
パテント 2019

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出願日2014 年 10 月 31 日

登録日2016 年 10 月 4 日

登録番号US9460401

発明の名称 現
 地の状況に基づいて行動を予測する機械学習の使用
本特許は，コールセンターにおいて，どの地域のどの属性のユーザに電話すべきかを，AI を用いて提案

図8

するアイデアである。コールセンターに配属となれば，
ⅰ

顧客名簿が手渡され，電話をかけることとなる。この

ニューラルネットワーク構成図

入力側

際，どのような顧客に電話すればよいであろうか。名

各地の地域情報 302 を収集し，これを入力要素の一

簿先頭の顧客から順に電話しても効率は良くない。

つとする。これには，各地域の天気，温度，湿度などが含まれる。

経験豊富なエージェントは，どのような顧客にどのまた，各地の地域条件情報 304 を収集し，これを入タイミングで電話すれば良いか把握している。例え

力要素の一つとする。例えば，経済状態，休日 / 平

ば，平日の午後 3 時頃に 30 代女性に電話をかけても日，スポーツイベントの有無，選挙・政治イベントのつながらないことが多い。ところが，雨の休日では在有無，カンファレンスの有無などである。

宅率が一般に高く製品購入の可能性も高まるであろ最後の入力要素は，顧客の連絡先情報 306 である。

う。この経験豊富なエージェントのノウハウを機械学

例えば，20 代女性，50 代男性等の属性情報）を収集習させようとするものである。

する。
ⅱ

上の図 8 の学習モデルをトレーニングする。トレー

出力側
出力は，顧客がとりうる行動の確率である。例えニングの際，以下の入力データと出力データとを教師

ば，顧客が応答した，アポイントメントを受け入れた，

データとして用いる。

製品を購入した，または，寄付した確率等である。

図9

パテント 2019

エージェントに提示される画面－6－

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AI 技術・ソリューション権利化の勘所コンピュータは，上述した入力及び出力の教師デー

学習段階は，競合他社の社内で行われるため侵害のタを基に，ニューラルネットワークの学習を行う。

特定が困難となる。しかしながら，単なる装置，単純方法のクレームとせず，学習モデルの生成方法クレー

コールセンターのエージェントのコンピュータにはムとすれば他社牽制力のある特許となる。これは学習

図 9 に示すの画面が表示され，本特許の Neuralytics

モデルの生成方法クレームとしておけば，本学習モデ

機能を ON にする。すると，製品を購入する可能性のルの生成方法により生成した製造物，すなわち学習モ

高い顧客の連絡先が推測されリストアップされる。

デルにも権利効力が及ぶからである。特に経済産業省

コールセンター初心者でも受注成功の高い顧客へ効率が公開した契約ガイドラインにより，ベンダーとユー

よく電話することができる。

ザとの間での契約実務が浸透すればするほど効果を発揮する。

このようなアイデアに対し，どのようなクレームのカテゴリーが必要であろうか。
（3） 学習モデルの生成方法
ディープラーニング等の教師あり学習モデルを用いた発明の場合，モデルの生成段階と，モデルを用いた推定段階との 2 つをそれぞれ独立クレームとして作成することが大事である。通常はモデルの学習処理と，モデルを用いた推定処理とは異なる装置，主体，場所で行われることが多いからである。もちろん，学習と推定とを一台のコンピュータで実行する場合もあり得るが，分けておいたほうが権利行使上有利である。モデルの生成段階においては，以下の通り学習モデルの生成方法とするクレームを作成することができる。
【請求項 1】
図 10

各地域のデータ，各地域の条件データ及びコンタク

ユーザからベンダーへの学習モデル作成依頼

トした顧客データと，顧客の行動とを含む教師データを複数取得し，

上記図 10 に示すように，ユーザは AI 学習モデル

前記教師データを用いて，各地域のデータ，各地域の作成依頼をベンダーに行い，ベンダーはこれを受けの条件データ及び顧客データを入力，前記顧客の行動て学習モデルの生成を行い，生成した学習モデルを納に関する値を出力とする学習モデルを生成する品する。

学習モデル生成方法。
できるだけ侵害行為を特定しやすいよう，インプッ
トとアウトプットのみを記載して権利化を狙う。このクレームをベースに様々な従属クレームを展開していけば良い。
装置クレーム，プログラムクレームでも作成でき，
また単純方法クレーム（例えば，学習方法等）でもモデルの生成処理についてはクレームできるが，生成方
図 11

法クレームとした理由は以下の通りである。
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学習モデルの生成方法クレームが与える影響

パテント 2019

AI 技術・ソリューション権利化の勘所【請求項 1】

ここで，図 11 に示すように，ユーザはベンダーとの契約条項内に，ベンダーが納品する学習モデルが他

信号データが正常であるか異常であるかを判別する社の特許を侵害していないことを示す条項を含めるこ判別装置に適用するための学習済モデル生成方法でとを希望することが多い。これはベンダーにとってあって，は，学習モデルそのもの，及び，学習モデルの生成方正常であるか異常であるかの教師信号の付された複法について，他社特許を侵害していないことを調査し数のサンプルデータについて，学習器を用いてそれぞた上で，業務を請け負わなければならないことを意味

れのサンプルデータについて特徴量を抽出して特徴する。Google, Amazon, Microsoft 等の米国 IT 企業はマップを生成する特徴マップ生成手順と，膨大な数の AI アルゴリズム特許を申請しており，契複数のサンプルデータのうち教師信号が正常のサン約を履行するにはきっちりと特許調査を行うことが必

プル同士の組合せ，若しくは，教師信号が正常のサン要となる。

プルと異常のサンプルの組合せについて，前記特徴
マップについて差分をとって距離マップを生成する距
離マップ生成手順と，特許法第 2 条第 3 項第 3 号は「物を生産する方法の

前記距離マップから組合せごとの距離値を求める距

発明にあつては，前号に掲げるもののほか，その方法

離値演算手順と，により生産した物の使用，譲渡等，輸出若しくは輸入又は譲渡等の申出をする行為」も実施行為に含めてい前記距離値を所定の閾値と比較して当該組み合わせる。すなわち，学習モデルの生成方法特許により生成が閾値未満の教師信号が正常のサンプル同士の組合せされた学習モデルを譲渡する行為，及び，使用する行

か，閾値以上の教師信号が正常のサンプルと異常のサ

為は学習モデルの生成方法特許の侵害行為に該当するンプルの組合せかを判別する距離値判別手順と，
前記距離値判別手順における判別結果が，サンプルのである。

データの教師信号の組合せと一致するように，前記学
習器の演算パラメータを修正して学習を行うパラメー

ベンダーが仮に Google の生成方法特許を許可なく

タ修正手順と使用して学習モデルを生成した場合，その結果物であを含む学習済モデル生成方法。

る学習モデルにも効力が及ぶことになる。侵害品である学習モデルは毒されたまま，ユーザに納品され，（4） 学習モデルの推定段階の請求項例

ユーザがこの毒された学習モデルを使用する行為も同【請求項 2】

様に特許権侵害となってしまう。

地域のデータを取得し，該地域の現在の地域条件データを取得し，以上の理由により，学習モデルの生成ステージについては，単なる方法，装置クレームよりも，生成方法

顧客データを取得し，クレームとする方が強い特許となるのである。また今各地域のデータ，各地域の条件データ及びコンタク

後ベンダー側は，契約内容に気をつけると共に，他社トした顧客データを入力，顧客の行動を出力とする教の生成方法特許をウオッチングする必要がある。

師データを用いて学習させた学習モデルに，取得した地域のデータ，現在の条件データ及び顧客データを入以下に，学習済みモデルの生成方法特許を紹介する。

処理をコンピュータに実行させるプログラム。

特許第 6216024 号
特許権者

力して，前記顧客の行動に関する値を出力する株式会社 Preferred Networks

出願日2016 年 11 月 15 日

学習モデルが完成した場合，当該学習モデルは推測

登録日2017 年 10 月 18 日に用いられるはずである。この学習モデルを用いて推測するプログラムクレームを作成する。本クレームは発明の名称 学
 習済モデル生成方法及び信号データ判

実務上最も重要である。学習モデル（分類器）が搭載別装置された製品が市場に出回ることになり，侵害特定も比較的容易だからである。
パテント 2019－8－

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AI 技術・ソリューション権利化の勘所

下記図 12 に示す形態となる。

一例としてプログラムクレームを記載したが，状況に応じて装置クレーム，方法クレームも併せて作成すれば良い。なお，上述したとおり請求項 1 の生成段階

Aと，本請求項 2 の推定段階とはそれぞれ独立したクB

レームとすることが大事である。

C

学習モデル

買う
買わない

図 12

学習モデル

また，ディープラーニング等の学習モデルの内部構
成は，ブラックボックス化されソースコードを見ない

この場合，A,B 及び C を入力とする旨限定しても

限りどのような層構造，ハイパーパラメータを有してよいが，下記図 13 に示すように C の説明変数毎にモいるのか外部からは判断することはできない。そこでデルを作成された場合，例えば晴れ，曇，雨毎に学習

侵害特定を用意にするために，できるだけインプット

モデルを生成された場合，前者のクレームでは技術的とアウトプットとだけをクレームに記載することが望範囲に属さないことになってしまう。何でもかんでもまれる。これであれば，被疑侵害製品に対し，データ入力して学習モデルを生成するよりも，天候別，地域を入力し，その出力を解析する，いわゆる「振る舞い別，属性別に学習させたほうが精度を出しやすい場合

テスト」を行うことで侵害しているか否かを特定するがある。このような場合，後者のクレーム構成を採用ことができる。

するか，必ず入力される要素のみだけを「入力」要素
として前者のクレーム構成中に記載するのが良い。

上述した請求項 2 の記載例のように入出力を特定してもよいが，INSIDESALES.COM 社の成立特許では，

A

この入出力関係をも特定せず広く権利化している。
なお「リード」は顧客を意味する。

B

１．地域条件に基づいて行動を予測する機械学習を使A用する方法であって，B

リードを特定し，
前記リードのターゲット行動を特定し，A

前記リードに関連する地域を特定し，B

前記地域の現在の地域条件を特定し，

図 13ターゲット行動を示すリードの尤度の予測を生成す

晴れ用（C1）

買う

学習モデル

買わない

曇り用（C2）

買う

学習モデル

買わない

雨用（C3）

買う

学習モデル

買わない

シチュエーション別学習モデル

べく，前記ターゲット行動，地域，および現在の地域条件に関する予測を基礎とする機械学習分類器を使用（5） 学習モデルの推定段階の請求項例

する【請求項 3】ことを特徴とする方法。

地域のデータ，現在の地域条件データ及び顧客デー
タが入力される入力層と，

このような記載方式も案件によっては採用すべきで前記顧客の行動に関する値を出力する出力層と，ある。例えば AI への入力要素として A,B 及び C の 3

各地域のデータ，各地域の条件データ及びコンタク

つが存在する場合，「A,B 及び C を入力」とするのでトした顧客データを入力，顧客の行動を出力とする教

はなく，「A,B 及び C を用いて分類器を使用する」と師データを用いてパラメータが学習された中間層とを記載するものである。このようなクレームであれば，備え，
地域のデータ，該地域の現在の地域条件データ及びある入力要素を入力として用いず，別途当該入力要素

顧客データを取得し，毎の学習モデルを構築する行為に対しても特許権侵害を主張することができる。例えば，C が天候であり，地域のデータ，該地域の現在の地域条件データ及び晴れ，曇，雨であるとする。この場合，学習モデルは

顧客データを前記入力層に入力し，前記中間層にて演Vol. 72

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パテント 2019

AI 技術・ソリューション権利化の勘所算し，前記出力層から前記顧客の行動に関する値を前明者からジャストアイデアレベルの AI モデル提案が記出力層から出力するようなされた場合は要注意である。現在知られている AI

コンピュータを機能させるための学習済みモデル。

技術の内，どの AI 技術を活用して入出力関係が成立するか検討しなければならない。この検討が不十分な審査基準に習い，ネットワークの層構造と，各層構

場合，実施可能性要件違反となってしまう。

造のソフトウェア処理とを記載する。学習モデルによる推定がクラウドではなくエッジ側で実行されるので（2） ハードウェア構成

あれば，この学習モデルクレームも有効であろう。自

AI 発明は主に学習モデルたるソフトウェアを中心

動車の自動運転に用いられる学習モデル，内視鏡プロに記載していくことになるが AI 特有のハードウェア

セッサにデプロイされる学習モデル等は，エッジ側で構成も実施例に記載しておくことが重要である。例え推測が行われる。そして，装置の価値は学習モデルたば，学習処理及び推定処理には，CPU に加えて GPU

る AI の性能により変動する。すなわち，学習モデルが使用されることが一般的であり，開発環境に合わせが十分に学習され汎化性能が高ければ高いほど，またたハードウェア構成を記載しておく必要がある。また推定精度が高ければ高いほど，同じ装置でも装置の価

近年，巡回セールスマン問題等の最適解の導出にあた値が向上する。この装置の価値を決定づけるのは学習

り量子コンピュータも活用され始めており，将来利用モデルである。このような製品については積極的に学される可能性のあるハードウェア構成をも意識して明習モデルクレームを作成しておくべきであろう。

細書を作成する必要がある。
（3） 検証データ

ただし，本稿の執筆段階では筆者の調査した限り，学習済みモデル独立クレームに対し未だ特許が付与さ

AI 発明打ち合わせにおいて，学習モデルの生成にれておらず，どのように記載すれば特許適格性を満た

実際に使用した教師データ・学習モデルの精度を示す

すのかは依然として不明である。

データの記載は必要か，との質問をよく受ける。原則
としてこれらのデータは後述する AI 出力発明を除いまた，この学習済みモデルクレームが認められていて不要である。上述したとおりある程度入出力関係にるのは日本だけであり，諸外国に出願する場合には，妥当性が見いだせるのであれば実際に使用した教師

他のクレームカテゴリーに補正する必要がある。例え

データ及び精度の検証データは不要である。

ば米国では学習モデルのクレームに変えて，ネット
ワークシステム，識別器または分類器等の装置クレー5.AI 出力発明の明細書作成上の注意点

ムとすれば良い。上述した Google の AlexNet 特許では「ニューラルネットワークシステム」としている。

事例 51「嫌気性接着剤組成物」の拒絶理由の概要
は以下のとおりである。
【拒絶理由の概要】

4.AI 発明の明細書作成上の注意点

・第 36 条第 4 項第 1 号（実施可能要件）／第 36 条第（1） 実施可能要件を満たすか否かの見極め

6 項第 1 号（サポート要件）：請求項 1

AI 発明は学習モデルが完成する前に出願すること

嫌気性接着剤組成物において，硬化開始から 5 分が多い。学習モデルの生成には，大量のデータ収集が程度の短時間のうちに硬化強度を上昇させるように制必要であり，このデータ収集期間，さらにはデータの御することは難しく，ポリマー原材料やフリーラジカ

前処理期間，精度検討期間を待って出願していれば出ル開始剤及び還元剤の種類，組合せ，配合比など，願日が大幅に繰り下がることになる。

種々の製造条件が密接に関連するものであることが出
願時の技術常識である。

そのため，およそこれらの入力データを入力すれば，特定の出力に分類することができると想定できれ発明の詳細な説明には，請求項 1 に規定の配合比ば出願することができる。ここで開発がある程度進んを満たす組成物であれば，硬化開始から 5 分以内にでいる場合は，この入出力関係に間違いはないが，発24 時間硬化強度の 30％以上の硬化強度を示すことをパテント 2019－ 10 －

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AI 技術・ソリューション権利化の勘所

学習済みモデルが予測したことが記載されるにとど～1 質量％の化合物 B からなり，残余が嫌気的に硬化まっており，学習済みモデルの示す予測値の予測精度可能な（メタ）アクリレートモノマーからなり，さらは検証されておらず，学習済みモデルの予測結果が実に，硬化開始から 5 分以内に 24 時間硬化強度の 30％

際の実験結果に代わりうるとの技術常識が出願時に以上の硬化強度を示す嫌気性接着剤組成物の発明を，あったわけではない。

当業者が実施できる程度に明確かつ十分に記載していない。

また，発明の詳細な説明には，0.08～3.2 質量％の化合物 A，0.001～1 質量％の化合物 B 及び，残余がまた，請求項 1 には，0.08～3.2 質量％の化合物 A，嫌気的に硬化可能な（メタ）アクリレートモノマーか0.001～1 質量％の化合物 B 及び，残余が嫌気的に硬らなる組成物を実際に製造し，その硬度を測定するこ化可能な（メタ）アクリレートモノマーからなり，さとにより，硬化開始から 5 分以内に 24 時間硬化強度

らに，硬化開始から 5 分以内に 24 時間硬化強度のの 30％以上の硬化強度を示すことを裏付ける実施例

30％以上の硬化強度を示す嫌気性接着剤組成物の発は記載されていない。

明が記載されているのに対し，上記のような発明の詳
細な説明の記載及び出願時の技術常識を考慮すると，よって，請求項 1 に記載された，硬化開始から 5発明の詳細な説明には，硬化開始から 5 分以内に 24分以内に 24 時間硬化強度の 30％以上の硬化強度を示

時間硬化強度の 30％以上の硬化強度を示す嫌気性接

す嫌気性接着剤組成物を製造することができる程度に着剤組成物を提供するという発明の課題が解決できる発明の詳細な説明が記載されているとはいえない。

ことを当業者が認識できるように記載されているとはいえない。
したがって，請求項 1 に係る発明は，発明の詳細

したがって，発明の詳細な説明は，請求項 1 に係る発明である，0.08～3.2 質量％の化合物 A 及び 0.001

図 14Vol. 72

No. 8

な説明に記載されたものではない。

金属ガラス予測アルゴリズム－ 11 －

パテント 2019

AI 技術・ソリューション権利化の勘所

数値限定発明について特許出願する場合，実務上請には理由がある。上述した金属ガラスの例においては求項に記載する数値範囲について実験を行い，臨界的金属ガラスの理論及び過去 50 年の実験データに基づ

意義を明細書に記載するであろう。また進歩性拒絶をき機械学習した学習モデルを利用しており，AI が導想定して更に好ましい数値範囲を臨界的意義と共に記き出した推定値の背景には技術的な理由が包含されて載する。当然ながら製造工程，実験条件も当業者が再いるのである。以上の理由により，数値限定発明とな現できるよう明細書の記載を行う。

る AI 出力発明においても AI 技術については最低限記載しておくことが良いであろう。もちろん，AI 出

事例 51 の例は極端な例であって，AI 出力発明で力発明のエンジンとなる当該 AI 技術について権利化あったとしても，通常の数値限定発明と同じレベルのしたければ別途 AI アルゴリズム発明として特許出願

明細書を記載しておけば特段問題となることはない。

すれば良い。

2018 年 4 月，SLAC 国立加速器研究所，ノースウェ

6.最後にスタン大学等の研究チームは，「金属ガラスの発見を（3）

ディープラーニング技術を初めて知ったとき，「す

AI で 200 倍 高 速 化 」 と す る 論 文 を 発 表 し た（ 図

ごい」と感激すると同時に今までのソフトウェア特許14）。この論文によれば，金属ガラスの理論及び過去の 書 き 方 で は 全 く 通 用 し な い と 思 っ た。Google,

50 年分の実験データに基づき機械学習された AI を用

DeepMind, Microsoft といった米国先進企業がどのよいることで，200 倍高速化し，新たに 3 種類の金属ガ

うな AI 特許を作成しているのか徹底分析し，MIT でラスを発見したという。研究チームが「今後研究者

AI について学ぶと共に，書店にある AI 技術の書籍

は，非創造的な実験から解放される」と述べたことがを片っ端から読み込んだ。現在も毎週のように AI 技

印象的である。

術が公開されており非常にエキサイティングな技術領域である。

このような AI を利用すれば，高スループットで特本稿は米国先進企業の AI 特許作成ノウハウと，筆許可能性のある数値範囲が次々と生成されることとな

者の AI 特許コンサルティング実務を通じて得たノウる。しかしながら，この AI の推定精度が極めて高い

ハウ及び審査基準等に基づき，日本企業の AI 特許競ことが裏付けられていない限り，頭を切り替えて AI

争力を高めることができる請求項及び明細書作成上のが提案する数値範囲について実験を行い，現実に製造ポイントを解説した。
本稿が AI 特許実務に携わる方の参考となれば幸いすることができるのか，期待される効果を奏するのかについて検証することが必要である。そしてこの実験

である。
以上

内容の裏付けを明細書に記載する必要がある。
ここで問題となるのが請求項に記載した数値範囲を導き出した AI 技術を明細書に記載する必要があるか否かということである。筆者は当該 AI 技術のノウハ（注）（1）出典：日本経済新聞 2019 年 3 月 10 日（2） キ ャ ロ ウ ェ イ ゴ ル フ HP よ り 2019 年 3 月 23 日 https://
news.callawaygolf.jp/special/epic_flash/

ウを明らかにしない範囲で実施例中に簡単に記載してhttps://www.callawaygolf.jp/products/%E3%82%AF%E3%

おくことが好ましいと考える。厳密に言えば通常の数

83%A9%E3%83%96/%E3%83%89%E3%83%A9%E3%82%A4

値限定発明と同じく明細書に当業者が実施できるよう%E3%83%90%E3%83%BC/drivers-2019-epic-flash-star-jv.

製造工程及び実験データを明記しておけば，数値範囲を導き出した AI 技術について記載しておかなくても

html（3）Fang Ren 他「Accelerated discovery of metallic glasses

記載要件を具備するであろう。

through iteration of machine learning and high-throughput
experiments」（SCIENCE ADVANCES | RESEARCHARTICLE）2018 年 4 月 13 日

しかしながら，なぜ AI がビッグデータから人間が（原稿受領 2019.4.28）

長らく見いだせなかったその数値範囲を導き出したか

パテント 2019－ 12 －

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No. 8